【摘 要】
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车牌识别是目前道路交通智能化管理的重要一环,提出了一种基于支持向量机(SVM)的车牌识别方法,通过边缘检测算法与颜色再定位相结合,实现车牌的定位;进行字符分割时将阈值选取推广到多阈值,提高分割的准确性;利用SVM模型进行车牌字符的识别,并且在检测到为易混淆字符时进行二次SVM分类.模型对中文字符、字母字符、数字字符识别率分别为93.2％、96.3％、95％,识别率较高且识别速度符合实时要求.
【机 构】
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沈阳师范大学软件学院,沈阳110000
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车牌识别是目前道路交通智能化管理的重要一环,提出了一种基于支持向量机(SVM)的车牌识别方法,通过边缘检测算法与颜色再定位相结合,实现车牌的定位;进行字符分割时将阈值选取推广到多阈值,提高分割的准确性;利用SVM模型进行车牌字符的识别,并且在检测到为易混淆字符时进行二次SVM分类.模型对中文字符、字母字符、数字字符识别率分别为93.2％、96.3％、95％,识别率较高且识别速度符合实时要求.
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